20毕业论文_基于局部投影的点云去噪算法研究文档

薄表面。

在薄表面附近的点中，只有少量的点对法向量有贡献。

对于固定了，薄表面附近的个邻接点中含有大量的对法向量没有贡献的点，如图中所示，导致薄表面附近的点的局部平面不准确。

本文工作本文介绍了类关于点云去噪的新算法局部最优投影算法。

它将去噪的过程看作将目标点云投影到原始点云上，使得投影得到的点云不含有噪声。

那么，考量投影好坏的缺点从信号处理的角度说，局部平面法的原理是低通滤波。

它利用噪声的高频性质，将高频信号滤掉，达到去噪的目的。

但是，高频信号中还包括点云的尖锐表面等细节特征，这些特征都会被当做噪声被滤掉。

厚点云，得到，然后使用投影点与采样点的距离作为高斯函数的参数，即，，可以使得拟合平面在角度上更可信。

局部平面法的等，类似的提出了基于最小二乘移动方法，见图。

他的方法在使用高斯权重的时候，并非直接使用邻域点与采样点的距离，而是先将邻域点投影到拟合平面上远的点的值很小。

也就是说，对于较远的点，它对的贡献很小，可以忽略。

这就起到了个局部化的作用不需要再额外去求邻域点。

图典型去噪算法源于中国科学技术大学本科毕业论文点权重较大，对拟合平面影响大，与点距离较远的点权重较小，对拟合平面的影响小。

这不仅符合人们的常识，而且实际效果也十分好。

还有很重要的点是，由于高斯项的存在，它的衰减速度很快，对于较好的改进是。

他为采样点的每个邻域点，根据其与点的距离，附加了个高斯权重，，，这样，与点距离较近的的平面。

算法不仅在点云去噪方面高效和稳定，而且可以在无任何其他信息的情况下迅速求得每个点的法向量，从而将点云去噪问题同法向量问题联系在起。

该方法受到广泛使用，对它的改进也接踵而至。

其中比较技术大学本科毕业论文最早提出有效算法的等，这也是目前使用最为广泛的方法。

如图，基于上述假设，他定义了最优拟合平面是法向量满足，，个采样点，及其点云邻域构成了个局部平面。

问题就转化为如何拟合局部平面，以及如何拼接缝合这些离散局部平面。

而关于拟合局部平面，根据不同的最佳平面意义有着不同的选取方法。

图典型去噪算法中国科学合带有假设性质的面。

最后，从这些离散的拟合面出发，拼接处个符合假设的整体的模型。

其中最常见的假设是，采样点采样自个处处光滑的表面，不含有尖锐特征。

因此表面上的点都可以用它周围的点很好的拟合。

对于每，将噪声去除对于点云处理算法至关重要。

相关工作概述局部平面法第种方法是对模型表面进行合理的假设，例如假设模型是光滑的，然后将这种性质局部化。

然后对每个采样点，取其点云邻域，用采样点及其邻域点去拟误差，都会带来误差。

再次，用激光采集的方法得到的数据，在模型表中国科学技术大学本科毕业论文面有自遮挡的情况下，是不能采集到被遮挡部分的数据的。

这样，采集到的模型就有大片的缺失，可能改变其拓扑性质。

所以是存在误差的。

首先，测量时，采集设备和物理模型不可能绝对静止，它们的位置变化会带来误差。

其次，要获得整体的模型数据，至少在不同位置获得多帧数据。

不论是位置变化所需的注册算法，还是多帧数据必定存在的系统点云信息是不准确的。

其二，测量使用的物理模型也存在误差。

我们假设物理模型是光滑的。

但是，实际中是不存在绝对光滑的物体，这里的光滑指的是二阶可导曲面。

物理模型表面必定存在凹凸，纹路等问题。

其三，测量系统取点云数据。

获取的点云数据般都是含有噪声的。

噪声的产生是不可避免的，成因也很复杂，我们简单的分析，大致有三个原因。

其，测量使用的物理设备存在误差，由于设备的分辨率，相机精度，震动等原因，测量得到的的软件，得到带有噪声的模型。

另种是通过激光扫描仪对实体模型进行扫描，获取相应的点云数据。

第种方法是用计算机模拟第二种方法，效果和速度都不及第二种方法，所以实际中大多采取第二种方法获。

迎接这种挑战，以点云为数据对象方应运而生，并大量使用在医疗可视化，自然人机交互，文物保护等方方面面。

点云数据的获取有两种方式。

种是通过人工构造的方式。

可以用个具有面信息的模型作为输入，通过类似。

迎接这种挑战，以点云为数据对象方应运而生，并大量使用在医疗可视化，自然人机交互，文物保护等方方面面。

点云数据的获取有两种方式。

种是通过人工构造的方式。

可以用个具有面信息的模型作为输入，通过类似的软件，得到带有噪声的模型。

另种是通过激光扫描仪对实体模型进行扫描，获取相应的点云数据。

第种方法是用计算机模拟第二种方法，效果和速度都不及第二种方法，所以实际中大多采取第二种方法获取点云数据。

获取的点云数据般都是含有噪声的。

噪声的产生是不可避免的，成因也很复杂，我们简单的分析，大致有三个原因。

其，测量使用的物理设备存在误差，由于设备的分辨率，相机精度，震动等原因，测量得到的点云信息是不准确的。

其二，测量使用的物理模型也存在误差。

我们假设物理模型是光滑的。

但是，实际中是不存在绝对光滑的物体，这里的光滑指的是二阶可导曲面。

物理模型表面必定存在凹凸，纹路等问题。

其三，测量系统是存在误差的。

首先，测量时，采集设备和物理模型不可能绝对静止，它们的位置变化会带来误差。

其次，要获得整体的模型数据，至少在不同位置获得多帧数据。

不论是位置变化所需的注册算法，还是多帧数据必定存在的系统误差，都会带来误差。

再次，用激光采集的方法得到的数据，在模型表中国科学技术大学本科毕业论文面有自遮挡的情况下，是不能采集到被遮挡部分的数据的。

这样，采集到的模型就有大片的缺失，可能改变其拓扑性质。

所以，将噪声去除对于点云处理算法至关重要。

相关工作概述局部平面法第种方法是对模型表面进行合理的假设，例如假设模型是光滑的，然后将这种性质局部化。

然后对每个采样点，取其点云邻域，用采样点及其邻域点去拟合带有假设性质的面。

最后，从这些离散的拟合面出发，拼接处个符合假设的整体的模型。

其中最常见的假设是，采样点采样自个处处光滑的表面，不含有尖锐特征。

因此表面上的点都可以用它周围的点很好的拟合。

对于每个采样点，及其点云邻域构成了个局部平面。

问题就转化为如何拟合局部平面，以及如何拼接缝合这些离散局部平面。

而关于拟合局部平面，根据不同的最佳平面意义有着不同的选取方法。

图典型去噪算法中国科学技术大学本科毕业论文最早提出有效算法的等，这也是目前使用最为广泛的方法。

如图，基于上述假设，他定义了最优拟合平面是法向量满足，，的平面。

算法不仅在点云去噪方面高效和稳定，而且可以在无任何其他信息的情况下迅速求得每个点的法向量，从而将点云去噪问题同法向量问题联系在起。

该方法受到广泛使用，对它的改进也接踵而至。

其中比较好的改进是。

他为采样点的每个邻域点，根据其与点的距离，附加了个高斯权重，，，这样，与点距离较近的点权重较大，对拟合平面影响大，与点距离较远的点权重较小，对拟合平面的影响小。

这不仅符合人们的常识，而且实际效果也十分好。

还有很重要的点是，由于高斯项的存在，它的衰减速度很快，对于较远的点的值很小。

也就是说，对于较远的点，它对的贡献很小，可以忽略。

这就起到了个局部化的作用不需要再额外去求邻域点。

图典型去噪算法源于中国科学技术大学本科毕业论文等，类似的提出了基于最小二乘移动方法，见图。

他的方法在使用高斯权重的时候，并非直接使用邻域点与采样点的距离，而是先将邻域点投影到拟合平面上，得到，然后使用投影点与采样点的距离作为高斯函数的参数，即，，可以使得拟合平面在角度上更可信。

局部平面法的缺点从信号处理的角度说，局部平面法的原理是低通滤波。

它利用噪声的高频性质，将高频信号滤掉，达到去噪的目的。

但是，高频信号中还包括点云的尖锐表面等细节特征，这些特征都会被当做噪声被滤掉。

厚点云不致近表面源于薄表面图复杂点云情况除此以外，局部平面对于特殊的点云处理的结果也会产生歧义。

厚表面。

上述的法平面的方法，需要点云较薄，这样，个邻接点就能反映出改点的法向量信息，如图中所示，如果表面太厚，那么选取最近的个点的时候，就选取的是加厚的多层表面，这样计算出来的法平面就会偏向法向量的方向，而不是法向量的垂直方向。

不致。

上述的法平面的方法，需要点云在表面的各个方向分布相对均匀。

这样加权平均后，才能反映应有的法向量方向。

如图中所示，如果点云具有各向异性，在表面的个方向的分布较密集，那么法向量就会偏向这个方向，导致法平面不准确。

近表面。

上述方法要求周围的个邻接点是局部连通的，也就是说，点连通个邻接点是原模型的片元，如图中所示如果有两个中国科学技术大学本科毕业论文面很接近，那么在这个近表面附近的点，它的领域可能在另外的个面上，这样求的的法平面必然不准确。

薄表面。

在薄表面附近的点中，只有少量的点对法向量有贡献。